Análisis de modelos SOM - Frecuencia datos de entrada: mes

Modelo

• ID: 295
• Descripción:
• Frecuencia: mes
• Variables: tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud
• Dimensiones del mapa: 50,50
• Iteraciones: 1000
• Parámetros adicionales:

source("../../lib/som-utils.R")

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

source("../../lib/maps-utils.R")

Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Carga del modelo desde disco

mpr.set_base_path_analysis()
model <- mpr.load_model("som-295.rds.xz")
summary(model)

SOM of size 50x50 with a hexagonal topology and a bubble neighbourhood function.
The number of data layers is 1.
Distance measure(s) used: sumofsquares.
Training data included: 94881 objects.
Mean distance to the closest unit in the map: 0.287.

plot(model, type="changes")

Carga del dataset de entrada

df <- mpr.load_data("datos_mes.csv.xz")

df

summary(df)

 id_estacion           fecha             fecha_cnt           tmax      
 Length:94881       Length:94881       Min.   : 1.000   Min.   :-53.0  
 Class :character   Class :character   1st Qu.: 4.000   1st Qu.:148.0  
 Mode  :character   Mode  :character   Median : 6.000   Median :198.0  
                                       Mean   : 6.497   Mean   :200.2  
                                       3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:255.0  
                                       Max.   :12.000   Max.   :403.0  
      tmin             precip           nevada           prof_nieve      
 Min.   :-121.00   Min.   :  0.00   Min.   :0.000000   Min.   :   0.000  
 1st Qu.:  53.00   1st Qu.:  3.00   1st Qu.:0.000000   1st Qu.:   0.000  
 Median :  98.00   Median : 10.00   Median :0.000000   Median :   0.000  
 Mean   :  98.86   Mean   : 16.25   Mean   :0.000295   Mean   :   0.467  
 3rd Qu.: 148.00   3rd Qu.: 22.00   3rd Qu.:0.000000   3rd Qu.:   0.000  
 Max.   : 254.00   Max.   :422.00   Max.   :6.000000   Max.   :1834.000  
    longitud        latitud            altitud      
 Min.   :27.82   Min.   :-17.8889   Min.   :   1.0  
 1st Qu.:38.28   1st Qu.: -5.6417   1st Qu.:  42.0  
 Median :40.82   Median : -3.4500   Median : 247.0  
 Mean   :39.66   Mean   : -3.4350   Mean   : 418.5  
 3rd Qu.:42.08   3rd Qu.:  0.4914   3rd Qu.: 656.0  
 Max.   :43.57   Max.   :  4.2156   Max.   :2535.0  

Carga de los mapas

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
spain <- subset(world, admin == "Spain")

Mapa de densidad

plot(model, type="count", shape = "straight", palette.name = mpr.degrade.bleu)

Número de elementos en cada celda:

nb <- table(model$unit.classif)
print(nb)

   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16 
  56   29   23   37    7   55   27   39   39   54   39   53   37   52   23   14 
  17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32 
  33   46   49   49   45   23   68   44   49   24   53   76   83   62   33   39 
  33   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48 
  67   44   57   49   41   37   34   33   27   40   25   31   20   22   28   39 
  49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64 
  18    9   52   46   50   36   56   11   40   53   50   40   52   31   38   22 
  65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80 
  22   20   32   28   36   47   30   54   48   33   53   59   45   68   47   56 
  81   82   83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96 
  38   28   31   36   53   35   50   39   42   45   49   35   33   46   40   53 
  97   98   99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112 
  43   40   27   12   43   35   31   36   29   42   47   49   52   30   33   28 
 113  114  115  116  117  118  119  120  121  122  123  124  125  126  127  128 
  25   21   36   24   12   38   59   36   30    6   38   48   34   47   59   52 
 129  130  131  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143  144 
  28   22   23   58   54   58   51   49   32   31   41   55   43   33   53   49 
 145  146  147  148  149  150  151  152  153  154  155  156  157  158  159  160 
  50   30   37   22   11   15   51   24   38   51   31   40   49   34   33   38 
 161  162  163  164  165  166  167  168  169  170  171  172  173  174  175  176 
  43   36   37   28   40   37   46   14   23   19   45   46   54   13   16   65 
 177  178  179  180  181  182  183  184  185  186  187  188  189  190  191  192 
  66   55   41   29   26   41   60   42   41   48   45   45   30   31   43   44 
 193  194  195  196  197  198  199  200  201  202  203  204  205  206  207  208 
  38   54   41   22   14   22   37   23   55   28   43   55   31   45   44   28 
 209  210  211  212  213  214  215  216  217  218  219  220  221  222  223  224 
  42   47   36   18   36   28   43   41   38   23   21   32   79   54   39   37 
 225  226  227  228  229  230  231  232  233  234  235  236  237  238  239  240 
  36   43   58   60   46   36   45   58   34   19   34   44   36   37   45   58 
 241  242  243  244  245  246  247  248  249  250  251  252  253  254  255  256 
  66   44   61   36   39   26   35   37   21   26   47   50   20   48   32   36 
 257  258  259  260  261  262  263  264  265  266  267  268  269  270  271  272 
  45   61   28   39   32   23   31   44   35   49   38   31   24   41   58   77 
 273  274  275  276  277  278  279  280  281  282  283  284  285  286  287  288 
  61   41   12   52   52   80   35   46   48   46   51   39   28   35   31   36 
 289  290  291  292  293  294  295  296  297  298  299  300  301  302  303  304 
  46   28   72   38   47   44   31   42   47   52   23   12   67   48   25   46 
 305  306  307  308  309  310  311  312  313  314  315  316  317  318  319  320 
  39   18   27   43   27   24   28   47   38   34   38   37   32   32   40   41 
 321  322  323  324  325  326  327  328  329  330  331  332  333  334  335  336 
  52   46   38   49   26   39   53   43   18   39   47   45   34   27   32   41 
 337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  350  351  352 
  34   43   50   41   34   30   21   51   35   42   49   37   25   15   58   38 
 353  354  355  356  357  358  359  360  361  362  363  364  365  366  367  368 
  41   42   56   11   42   50   48   34   25   26   37   24   32   31   39   45 
 369  370  371  372  373  374  375  376  377  378  379  380  381  382  383  384 
  31   55   38   37   36   55   57   31   49   43   41   51   35   51   41   48 
 385  386  387  388  389  390  391  392  393  394  395  396  397  398  399  400 
  34   40   68   52   52   57   49   42   49   38   40   50   30   40   27   37 
 401  402  403  404  405  406  407  408  409  410  411  412  413  414  415  416 
  38   49   63   24   35   13   37   54   25   45   31   21   37   47   23   25 
 417  418  419  420  421  422  423  424  425  426  427  428  429  430  431  432 
  42   32   36   42   42   34   32   50   24   39   44   41   29   34   61   44 
 433  434  435  436  437  438  439  440  441  442  443  444  445  446  447  448 
  32   29   44   39   51   39   51   46   48   62   48   51   41   26   40   37 
 449  450  451  452  453  454  455  456  457  458  459  460  461  462  463  464 
  36   40   54   60   48   38   31   48    9   56   43   28   32   39   32   49 
 465  466  467  468  469  470  471  472  473  474  475  476  477  478  479  480 
  30   17   15   18   21   45   38   37   38   32   45   48   30   46   25   38 
 481  482  483  484  485  486  487  488  489  490  491  492  493  494  495  496 
  61   52   61   33   39   37   53   48   47   41   43   48   57   40   47   29 
 497  498  499  500  501  502  503  504  505  506  507  508  509  510  511  512 
  19   26   15   33   60   52   51   33   42   47    2   33   31   37   59   30 
 513  514  515  516  517  518  519  520  521  522  523  524  525  526  527  528 
  86   30   48   47   39   32   48   36   41   36   29   31   40   44   17   36 
 529  530  531  532  533  534  535  536  537  538  539  540  541  542  543  544 
  38   44   40   63   47   38   24   32   48   43   31   37   39   39   44   52 
 545  546  547  548  549  550  551  552  553  554  555  556  557  558  559  560 
  45   43   25   26   24   29   72   57   59   55   39   52   51   24   19   35 
 561  562  563  564  565  566  567  568  569  570  571  572  573  574  575  576 
  68   43   62   44   33   42   40   44   45   46   41   39   38   35   43   21 
 577  578  579  580  581  582  583  584  585  586  587  588  589  590  591  592 
  38   26   37   51   36   46   29   27   25   25   33   36   28   33   36   32 
 593  594  595  596  597  598  599  600  601  602  603  604  605  606  607  608 
  41   25   29   55   16   22   21   20   40   29   53   49   37   27   23   44 
 609  610  611  612  613  614  615  616  617  618  619  620  621  622  623  624 
  18   50   49   16   52   26   18    7   40   43   46   37   30   34   45   37 
 625  626  627  628  629  630  631  632  634  635  636  637  638  639  640  641 
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2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 
  41   45   43   36   49   84   33   50   72   50   51   26   63   21   13   28 
2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 
  43   49   32   41   58   55   33   39   54   27   39   65   38   35   47   21 
2302 2303 2304 2305 2307 2308 2309 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 
  22   30   43   24   20   24   72   28   45   19   44   37   59   35   40   34 
2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 
  49   26   30   48   52   70   43   54   59   44   57   43   26   33   29   37 
2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 
  47   61   18   53   26   46   14   53   59   36   36   33   48   46   37   15 
2352 2353 2354 2357 2358 2359 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 
   7   32   45    5   45   76   35   38   53   53   29   54   59   31   21   30 
2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 
  29   46   38   49   52   39   39   43   72   47   29   45   39   34   34   40 
2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 
  41    9   39   34   40   35   58   49   55   32   39   46   38   36   16   37 
2405 2406 2407 2408 2409 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 
  31   60   76   78   83   55   49   44   44   51   24   36   17   46   50   66 
2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 
  46   52   58   41   43   56   54   75   31   55   39   33   31   33   17   34 
2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2454 
  30   34   46   25   44   48   69   39   39   52   25   30   35   10   18   12 
2455 2456 2457 2458 2459 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 
  29   47   42   56   57   35   35   19   30   24   26   52   14   41   40   31 
2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 
  47   30   54   60   37   54   46   46   59   25   43   37   43   34   39   43 
2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 
  33   41   41   47   42   46   49   46   31   32   43   20   38 

Comprobación de nodos vacíos:

dim_model <- 50*50;
len_nb = length(nb);
empty_nodes <- dim_model != len_nb;
if (empty_nodes) {
  print(paste("[Warning] Existen nodos vacíos: ", len_nb, "/", dim_model))
}

[1] "[Warning] Existen nodos vacíos:  2413 / 2500"

Mapa de distancia entre vecinos

plot(model, type="dist.neighbours", shape = "straight")

Influencia de las variables

model_colnames = c("tmax", "tmin", "precip", "nevada", "prof_nieve", "longitud", "latitud", "altitud")
model_ncol = length(model_colnames)

Mapa de variables.

plot(model, shape = "straight")

Mapa de calor por variable

par(mfrow=c(3,4))
for (j in 1:model_ncol) {
  plot(model, type="property", property=getCodes(model,1)[,j],
    palette.name=mpr.coolBlueHotRed,
    main=model_colnames[j],
    cex=0.5, shape = "straight")
}

Correlación para cada columna del vector de nodos

if (!empty_nodes) {
  cor <- apply(getCodes(model,1), 2, mpr.weighted.correlation, w=nb, som=model)
  print(cor)
}

Representación de cada variable en un mapa de factores:

if (!empty_nodes) {
  par(mfrow=c(1,1))
  plot(cor[1,], cor[2,], xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), type="n")
  lines(c(-1,1),c(0,0))
  lines(c(0,0),c(-1,1))
  text(cor[1,], cor[2,], labels=model_colnames, cex=0.75)
  symbols(0,0,circles=1,inches=F,add=T)
}

Importancia de cada variable - varianza ponderada por el tamaño de la celda:

if (!empty_nodes) {
  sigma2 <- sqrt(apply(getCodes(model,1),2,function(x,effectif)
     {m<-sum(effectif*(x-weighted.mean(x,effectif))^2)/(sum(effectif)-1)},
     effectif=nb))
  print(sort(sigma2,decreasing=T))
}

Clustering

if (!empty_nodes) {
  hac <- mpr.hac(model, nb)
}

Visualización de 3 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=3)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=3)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)

Visualización de 4 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=4)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=4)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)

Visualización de 5 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=5)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=5)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)

Visualización de 6 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=6)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=6)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)

Visualización de 8 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=8)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=8)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)

Visualización de 10 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=10)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=10)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)
  df.cluster09 <- subset(df, cluster==9)
  df.cluster10 <- subset(df, cluster==10)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster09 <- select(df.cluster09, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster10 <- select(df.cluster10, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster09)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster10)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1], dim(df.cluster09)[1], dim(df.cluster10)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08", "cluster09", "cluster10"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster10)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster10)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
  df.cluster09.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster09)
  df.cluster10.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster10)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster09.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster10.grouped)